توزیع باینری

دانلود ترجمه مقاله الگوریتم کنترل پیش بین برای مدیریت تراکم در شبکه های توزیع

الگوریتم های کنترل پیش بین برای مدیریت تراکم در شبکه های توزیع توان الکتریکی

Predictive control algorithms for congestion management in electric power distribution grids

  شبکه هوشمند؛ کنترل پیش بین مدل؛ کنترل توزیع شده؛ پاسخ به تقاضا؛ مدیریت تراکم؛ مساله موازنه

سفارش ترجمه تخصصی این مقاله

دانلود رایگان مقاله انگلیسی

1. مقدمه 2. فرمول بندی مساله 3. استراتژی های پاسخ به تقاضا و ترکیب کنترل کننده 4. نتایج شبیه سازی 5. نتیجه گیری و کارهای آتی

چکیده – در این مقاله، روش کنترل پیش بین مدل به منظور بررسی دو موضوع اصلی توسعه داده شده که در سیستم های توزیع برق ایجاد می شوند، یعنی تراکم خطوط توزیع و مساله موازنه. تقاضای انرژی مصرف کننده به یک بخش غیر قابل کنترل و یک بخش کنترل پذیر تقسیم می شود که می توان یا در ادوات ذخیره سازی انرژی ذخیره کرد تا در مواقع بعدی مورد استفاده قرار گیرد و یا به شکل مصرف ساعتی تغییر یابد و یا در قالب مصرفی باشد که الگویی را حفظ می کند. استراتژی های پاسخ به تقاضا، مصرف کنندگان را وادار می کند تا تلاش فعالانه ای در زمینه حفظ تعادل داشته باشند و بخشی از روش های MPC است که در قالب مسائل بهینه سازی مساله درجه دوم عدد صحیح مختلط فرمول بندی می گردند و اینها شامل متغیرهای پیوسته و باینری می باشند. نهایتا، این تحولات جدید روی فیدر تست ولتاژ پایین اروپایی IEEE تست شد که عملکرد طرح کنترلی پیشنهادی را برجسته می کند. مقدمه: کنترل پیش بینی مدل (MPC)، یک روش کنترلی محبوب است که به طور گسترده ای در بخش انرژی مورد استفاده قرار گرفته است. این روش، محبوبیت خود را مدیون قابلیتش در پردازش چند متغیری و بررسی صریح حالت و محدودیت های ورودی می باشد [1]. با توجه به این روش، ورودی های دستکاری شده فعلی و آتی، بر اساس حالت فعلی سیستم بهینه سازی شده و پیش بینی های آتی نیز توسط یک مدل غیرخطی یا خطی پویا از سیستم، ارائه می گردند. فرمول بندی مساله MPC استاندارد، تابع هزینه درجه دوم را مینیمم سازی می کند که این فرآیند، هم استراتژی کنترلی و هم انحراف حالت فرآیند از نقطه تعیین شده اش را جریمه می کند [2].

In this paper, model predictive control methodologies are developed to address two main issues which arise in electric power distribution systems, namely the congestion of the distribution lines and the balancing problem. Consumer energy demand is divided into an uncontrollable part, a controllable part that can be either stored in energy storage devices in order to be consumed at later times or shifted in time in the form of hourly consumption or a consumption that maintains a pattern. Demand – response strategies involve consumers actively in توزیع باینری the balancing effort and are part of the MPC methodologies, which are formulated as Mixed Integer Quadratic Program optimization problems involving both continuous and binary variables. Finally, these new developments are tested on the IEEE European Low Voltage Test Feeder which highlights the performance of the proposed control schemes. Introduction: Model predictive control (MPC) is a popular control method that has been used extensively in the energy sector. This method owes its popularity to its ability to handle multivariate processes and address state and input constraints explicitly [1]. According to this method, current and future manipulated inputs are optimized based on the current state of the system and the future predictions provided by a dynamic linear or nonlinear model of the system. The standard MPC problem formulation minimizes a quadratic cost function, which penalizes both the control energy and the deviations of the process state from their set-points [2].

مقاله انگلیسی رایگان در مورد در الگوریتم اجماع دوتایی توزیع شده در WSN

Distributed computations within wireless sensor networks (WSNs) are currently of great interest to engineers and researchers. The significant challenge in this field is how can we achieve the overall reliability of the whole network in face of faulty nodes. The consensus problem is related to the distributed manipulation of a single data within the nodes of the network [2]–[۴]. In order to accomplish this, it is often required for all nodes in the network to reach agreement on a specific piece of data required for a computation. In [2], Bashir et al. use consensus algorithm to provide a powerful solution for distributed routing failure detection in wireless sensor networks. Indeed, a consensus about suspected node is generated by the collaboration of neighbors node. A simple algorithm for consensus is presented; every neighbor considers a decision factor for every other neighbor in order to generate a unified agreement about the node under suspicion. In their work, the authors analyze and show that their approach performs better for energy conservation and node lifetime better than previously. However, this method is limited to a network with a specific tree around the suspected node, and mechanism is more close to the well known voting method [5]. In [3], the authors proposed a new average consensus algorithm, where each node selects its own weights on the basis of some local information about its neighborhood. The proposed algorithm is tailored for networks having cluster structure. The neighborhood algorithm is designed to identify such links and give them higher weights in order to speed-up information propagation among different parts of the networks. In realistic sensor network topologies, the algorithm shows faster convergence than other existing consensus protocols [5]–[۸]. In their work in [4], the authors present an iterative decentralized consensus algorithm for routing in WSN by considering the minimization of the number of iterations and then ensure the limitation of the energy consumption.

Binary consensus algorithm is a subclass of consensus problem and it is applied when there is delimitation on the memory and the processing speed [1], [9]–[۲۰]. In a binary consensus algorithm, all nodes initially compute a TRUE or FALSE answer to a given question (such as whether the current temperature is over 35 degrees) and then attempt to reach agreement on which state the majority of nodes hold. In [9], Mostefaoui et al. proposed a reduced complexity algorithm in asynchronous systems with crash failures. In their algorithm, each process runs a series of binary consensus subroutines, sequentially, in order to solve multivalued consensus. Nevertheless, the number of subroutines necessary to solve one multivariate consensus instance is unlimited and depends on the message delay. Applications of this algorithm include coordination of autonomous agents, estimation, and distributed data fusion in ad-hoc or social networks. In [10], the authors consider the binary consensus problem where each node in the network initially possesses one of two states and the goal is to decide which one of both states was initially held by the majority of nodes. The states considered in their paper is 0 (when the measurement is under 0.5), 1 (when the measurement is over 0.5) and e (for undetermined measurement). The authors show also that extending, both the signaling and memory, by just one state, may improve the reliability and speed to reach the correct consensus. Thus, it has been proved that the probability of error decays exponentially with the number of nodes N.

In [11], the authors design quantized average consensus algorithm on arbitrary connected networks. In fact, quantized algorithms cannot produce a real, analog average. Instead, their algorithm reaches consensus on the quantized interval that contains the average. In their work, the authors prove that this consensus in reached in finite time almost surely. In [12], the authors develop and implement a randomized consensus protocol for the contexts where users can frequently remain dispersed over a large area, frequently resulting in sparse patches containing fewer users per unit area. Their work establishes the liveness condition that any ad-hoc network must satisfy for consensus to be solvable using the randomized approach. Performance analysis of the developed protocol show the effects of randomization in speeding up the consensus when network gets sparser. In [13], the authors consider a network that is trying to reach consensus over the occurrence of an event while communicating over additive white Gaussian noise (AWGN) channels. Indeed, the authors characterize the impact of different link qualities and network connectivity on consensus performance.

تخمین پارامترهای کد BCH باینری در شرایط نویزی با استفاده از روش مبتنی بر بیت‌های بررسی توازن

این مقاله به مسئله تخمین پارامترهای کد BCH باینری در شرایط نویزی می‌پردازد. علی‌رغم اهمیت حل این مسئله در زمینه‌هایی مانند طراحی گیرنده‌های رادیو-شناختی، تاکنون تنها چند روش معدود برای آن پیشنهاد شده‌اند. تمام این روش‌ها مبتنی بر ریشه و عامل‌های چندجمله‌ای مولد کد BCH بوده و تنها در نرخ‌های خطای بسیار پایین کارایی دارند. در این مقاله یک روش جبری جدید و مؤثر برای تخمین پارامترهای کد BCH پیشنهاد می‌شود. تخمین پارامترها در این روش تنها بر مبنای آزمایش تعدادی معدودی از کدهای BCH انجام می‌شود. برای هرکدام از این کدها، بیت‌های بررسی توازن مجدداً توسط بیت‌های پیام تولید شده و با بیت‌های بررسی توازن کلمه کد دریافتی مقایسه می‌شوند. معیار تصمیم‌گیری در مورد صحت و یا عدم صحت کد موردآزمایش، تعداد اختلاف بین بیت‌های بررسی توازن است. این تعداد بعد از محاسبه باید با یک حد آستانه مقایسه شود. در این مقاله توزیع احتمال متناظر با این تعداد به‌صورت کاملاً تحلیلی محاسبه شده و سپس یک حد آستانه مناسب بر مبنای آن پیشنهاد می‌شود. نتایج شبیه‌سازی نشان می‌دهند که کارایی روش پیشنهادشده در این مقاله به‌مراتب بیشتر از روش‌های قبلی است.

کلیدواژه‌ها

• کد BCH باینری
• روش جبری
• بیت‌های بررسی توازن
• سیستم رادیو-شناختی
• آزمایش حد آستانه
• چندجمله‌ای اولیه

عنوان مقاله [English]

Parameter Estimation of Binary BCH Code in Noisy Case using the Parity-Check Bits-based Method

نویسندگان [English]

• A. Gholizadeh Soteh
• H. Khaleghi Bizaki

This paper studies the problem of binary BCH code parameters estimation in noisy scenario. Despite the importance of this issue in such areas as the design of cognitive radio receiver, so far just a few methods have been proposed to solve it. All these methods are based on the BCH code generator polynomials roots and factors, and hence, are effective only in the very low noise. This paper proposes a new effective algebraic method to identify the BCH code parameters. In this method, the parameter estimation is performed based on the test of a few BCH codes. For each of these codes, the parity check bits are generated again by the message bits, and then compared with the parity check bits of received code word. The Decision criterion is the number of differences between the parity check bits. To do this, the number of unequal bits should be compared with a threshold. In this paper, we analytically compute the probability distribution of unequal parity check bits number and then propose an appropriate threshold. The simulation results show that the performance of proposed method is much higher than the previous methods.

تالس 2.5 میلیون دلار برای پلتفرم معاملات باینری آپشن در اکوسیستم سینتتیکس سرمایه جمع کرد

یک پروژه مالی غیرمتمرکز که سبک معاملات باینری را ارائه میدهد ، دوره ی جذب سرمایه 2.5 میلیون دلاری را به پایان رسانده است.

معاملات باینری آپشن ابزار های مالی میباشند که به معامله گران این امکان را میدهد درمورد جهت حرکت قیمت حدس بزند. به این دلیل باینری (دودویی) نامیده شده است چون فقط امکان دو حالت وجود دارد.

در زمان راه اندازی ، تالس قبل از اینکه به بازارهای ورزشی وارد شود، بیش از 60 بازار مختلف اعم از رمز ارزها ، کالاها ، سهام و محصولات شاخص را پشتیبانی میکند.

استراتژی سرمایه گذاری در پلتفرم تالس توسط چهارچوب ونتورز و آپولو کپیتال هدایت میشود. چندین استراتژیست دیگر نیز وجود داشتند ، اعم از : هانی دائو ، زی پرایم کپیتال و کوجی کپیتال.

همچنین یک استراتژی واگذاری توکن به مدت دوسال توسط شرکای استراتژیک این پروتکل ، هنگام تولید توکن جدید وجود دارد.

دوره تامین سرمایه با استفاده از جذب سرمایه توسط DAO به پایان رسید ، طرحی که بنیانگذار سینتتیکس ، کیان وارویک (Kian Warwick) اوایل این ماه پیشنهاد داده بود. این رویکرد پروژه را قادر میسازد تا حقانیت مبتنی بر دارنده رمزارز را با استفاده از یک سازمان خود مختار خیلی زودتر از ساختارها و فرایندهای قانونی اینجاد کند.

تالس یک پروژه حمایتی برای معامله گران باینری و مشتقات درون زنجیره ای در شبکه اتریوم میباشد. در اواخر سال 2020 (آذر1399) ، شرکای اصلی سینتتیکس شروع به تشکیل یک تیم خارجی برای توسعه پلتفرم معاملات باینری آپشن کردند که فرآیند آن ایجاد تالس شد. برای شروع پروژه نیز بودجه لازم از سینتتیکس DAO تامین شد.

مدل توزیع توکن تالس هم تراز اعضای فعال مجموعه سینتتیکس است که برابر است با 35 درصد از 100 میلیون توکن قابل برداشت توسط سرمایه گذاران سینتتیکس. 45 درصد دیگر برای برنامه های تشویقی دیگر و سرمایه گذاری های سالانه و 20 درصد دیگر برای خود تیم درنظر گرفته شده است.

با توجه به گفته های جوردن ممتازی (Jordan Momtazi) ایردراپ (توزیع رایگان توکن) تالس در آگوست و سپتامبر (مرداد و شهریور) انجام خواهد شد.

تالس همچنین در نظر دارد وارد شرط بندی های درون زنجیره ای ورزشی به کمک چین لینک (ChainLink) که ارائه دهنده ی اوراکول های معاملاتی است ، بشود.

در سال 2019 (1398) گزارشاتی از نگرانی های مقامات دولتی آمریکا از ریسک ها و خطرات راه توزیع باینری اندازی معاملات باینری آپشن درحوزه رمز ارزها بدست آمده بود.

اين مطلب صرفاً ترجمه از منبع ذکر شده بوده و مسئوليت آن با آکادمی هلاکوئی نمی باشد.توزیع باینری

شبکه توزیع محتوا (CDN) - راه‌اندازی آزمایشی

توزیع محتوای شما از نزدیکترین مکان به مشتریان شما در ایران و جهان، آسان و ساده!

با ایجاد حساب در چند دقیقه می‌توانید محتوای خود را با سرعت فوق‌العاده به مشتریان خود در ایران و جهان تحویل دهید.

سرورهای لبه بهینه‌سازی‌شده با دیسک‌های پرسرعت SSD
مشخصه‌های فنی قدرتمند
امکان اتصال به شبکه جهانی بر اساس درخواست مشترک
کمترین هزینه، محاسبه ساده

ویدیو درخواستی با پشتیبانی از HTTP Pseudo Streaming شامل FLV (Flash Video - .flv) و MP4 (QuickTime container - .mp4, .f4v, .mov, .m4v, .mp4a, .3gp, و .3g2)

امنیت و پایش محتوا: پشتیبانی از WAF و LetsEncrypt، Geoblocking و Secure Delivery (SSL) و Anti-leech protection و Hotlink prevention

پلتفرم یکپارچه و قدرتمند

شبکه توزیع محتوا (CDN)

شیراز

تبریز

تهران

مزایای استفاده از شبکه توزیع محتوا CDN

بهبود زمان بارگذاری صفحات وبسایت

یکی از اولین مزایای CDN تسریع شدن بارگزاری صفحات وبسایت می‌باشد.

با فعال‌سازی توزیع محتوای وب و نزدیک‌ کردن آن به بازدیدکنندگان وبسایت با استفاده از یک سرور شبکه توزیع محتوا (در میان سایر بهینه‌سازی‌ها)، بازدیدکنندگان وبسایت شما زمان بارگذاری صفحه وب سریع‌تری را تجربه می‌کنند.

کاهش هزینه‌های پهنای باند

یکی دیگر از مهمترین مزایای استفاده از شبکه توزیع محتوا CDN کاهش استفاده از پهنای باند و در ادامه کاهش هزینه‌ها می‌باشد.

هر بار که یک سرور مبدا به یک درخواست پاسخ می دهد، پهنای باند مصرف می شود.

هزینه‌های مصرف پهنای باند یک هزینه عمده برای یک کسب‌وکار است.

شبکه‌‌های توزیع محتوا می‌توانند از طریق ذخیره‌سازی موقت (کَش) و سایر فنون بهینه‌سازی‌ها، مقدار داده‌هایی که یک سرور مبدا باید به کاربران ارسال کند را کاهش دهند، بنابراین هزینه‌های میزبانی را برای صاحبان وبسایت کاهش می‌دهند.

افزایش دسترس‌پذیری و افزونگی محتوا

حجم زیاد ترافیک وب یا خرابی سخت‌افزاری سرور یک وبسایت می‌تواند عملکرد عادی آن را مختل کند و منجر به از دسترس خارح شدن آن شود.

یک شبکه توزیع محتوا یا همان CDN به‌لطف ماهیت توزیع‌شده آن می‌تواند، ترافیک وب بیشتری را مدیریت کند و بهتر از بسیاری از سرورهای مبدا در برابر خرابی سخت‌افزار مقاومت کند.

بهبود امنیت وبسایت

از همان فرایندی که شبکه‌‌های توزیع محتوا برای مدیریت جهش ترافیک استفاده می‌کنند، آن فرایند را برای کاهش حملات DDoS ایده‌آل می‌کند.

در این نوع حملات عوامل مخرب، اپلیکیشن یا سرورهای مبدا شما را با ارسال تعداد زیادی درخواست تحت تأثیر قرار می‌دهند.

یک شبکه‌‌ توزیع محتوا CDN اساساً به‌عنوان یک پلتفرم حفاظتی و مقابله با حملات DDoS با استفاده از سرورهای GSLB و سرورهای لبه‌ای عمل می‌کند تا بار را به‌طور مساوی در کل ظرفیت شبکه توزیع کند.

شتاب‌دهی به محتوای ثابت و پویا

محتوای ثابت به آن دسته از دارایی‌های شما اشاره دارد که قبل از تحویل به کاربران نیازی به تولید، پردازش یا اصلاح ندارند.

این محتواها ممکن است تصاویر یا سایر فایل‌های رسانه‌ای، انواع فایل‌های باینری یا بخش‌های ثابت اپلیکیشن شما مانند HTML، CSS، کتابخانه‌های جاوا اسکریپت، یا حتی JSON، HTML یا هر نوع پاسخ پویا که اغلب تغییر نمی‌کنند، باشد.

همانطور که قبلا ذکر شد، می‌توانید از قبل چنین محتوایی را ذخیره‌سازی موقت کنید.